En Ru
Вход

eLIBRARY ID: 8377
ISSN: 2074-1588

eLIBRARY ID: 8377
ISSN: 2074-1588

En Ru
Расширенный поиск
Технологические решения на базе искусственного интеллекта в обучении иностранным языкам

Технологические решения на базе искусственного интеллекта в обучении иностранным языкам

Скачать в формате PDF

Поступила: 25.11.2023

Принята к публикации: 01.02.2024

Дата публикации в журнале: 30.06.2024

Ключевые слова: адаптивное обучение; дидактические чат-боты; исинтеллектуальные системы обучения; большие языковые модели; умные тьюторы; голосовые помощники; индивидуальная траектория изучения ИЯ; анализ учебных данных; проектирование дидактического материала

DOI Number: 10.55959/MSU-2074-1588-19-27-2-2

Доступно в on-line версии с: 28.06.2024

Для цитирования статьи

Титова С.В. Технологические решения на базе искусственного интеллекта в обучении иностранным языкам. // Вестник Московского Университета. Серия 19. Лингвистика и межкультурная коммуникация. 2024. № 2. c.18-37 https://doi.org/10.55959/MSU-2074-1588-19-27-2-2.

Лицензия Creative Commons
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция-Некоммерчески») 4.0 Всемирная
Номер 2, 2024
Титова С.В. (МГУ имени М.В.Ломоносова)

Аннотация

Технологии ИИ уже начинают менять учебный процесс, они способствуют созданию персонализированной траектории обучения; помогают провести аналитику образовательных метаданных почти мгновенно; обеспечивают доступ к большим данным, помогая в решении различных профессиональных задач и проблем, позволяют преподавателям проектировать дидактические материалы; выполняют рутинную работу по проверке и оцениванию. Цель данной статьи заключается в аналитическом обзоре примеров использования ИИ в языковом обучении и создании типологии технологических решений на базе ИИ, которые активно применяются в учебном процессе в течение последних пяти лет. Работы по разработке нейросетей, способных создавать рекомендательные системы и проектирование интеллектуальных систем обучения — это сложный процесс, предполагающий использование ансамбля алгоритмов нейросетей или больших языковых моделей, предобученных в рамках той или иной профессиональной. Предлагаемая типология технологических решений на базе ИИ, используемых в обучении ИЯ, опирается на направления дидактической деятельности и дидактические задачи, которые могут быть решены эффективно с помощью ИИ. Под направлениями дидактической деятельности имеется в виду: обучение и изучение иностранных языков; организация учебного процесса, то есть контроль и оценивание, обеспечение обратной связи и рефлексии, разработка дидактических материалов для адаптивных онлайн-курсов; управление учебным процессом, включающее анализ учебной аналитики, разработку индивидуальной траектории обучения, создание рекомендательных систем. 

Литература

  1. Гулая Т.М., Романова С.А. Нейродидактика и ее использование в преподавании иностранных языков // Филологические науки. Вопросы теории и практики. 2017. № 10–1 (76). С. 196–198.

  2. Дрожащих Н.В., Белякова И.Е. Цифровой тьютор в тюменском госуниверситете: опыт внедрения и использования // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 19. Лингвистика и межкультурная коммуникация. 2022. № 2. С. 141–151.

  3. Искусственный интеллект в образовании: Изменение темпов обучения. Аналитическая записка ИИТО ЮНЕСКО / Стивен Даггэн; ред. С.Ю. Князева; пер. с англ. А.В. Паршакова. М., 2020.

  4. Сысоев П.В. Технологии искусственного интеллекта в обучении иностранным языкам // Иностранные языки в школе. 2023. № 3. С. 4–16.

  5. Сысоев П.В., Филатов Е.М. Чат-боты в обучении иностранному языку: преимущества и спорные вопросы // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2023. Т. 28. № 1. С. 50–56. DOI: 10.20310/1810-0201-202328-1-50-56

  6. Титова С.В. Цифровизация языкового образования: от ЭВМ до искусственного интеллекта // Карта компетенций преподавателя ИЯ в условиях цифровизации: Монография / Под ред. С.В. Титовой. М., 2023. С. 12–28.

  7. Указ Президента Российской Федерации от 10 октября 2019 г. № 490 «Национальной стратегии развития искусственного интеллекта на период до 2030 года».

  8. Холмс У., Бялик М., Фейдел Ч. Искусственный интеллект в образовании. Перспективы и проблемы для преподавания и обучения. М., 2022.

  9. AI в обучении: на что способны технологии уже сейчас? Аналитический обзор // EduTech. 2022. № 4[49]. Сберуниверситет.

  10. Barthélemy F., et alt. Natural Language Processing for Public Services. Publications Office of the European Union. Luxembourg, 2022.

  11. Belda-Medina J., Calvo-Ferrer J. Using Chatbots as AI Conversational Partners in Language Learning. Appl. Sci. 2022. 12. 8427. URL: https://doi.org/10.3390/ app12178427.

  12. Bione T., Cardoso W. Synthetic voices in the foreign language context. Language Learning & Technology. 2020. 24(1). P. 169–186. URL: https://doi.org/10125/44715.

  13. Çakmak F. Chatbot-human interaction and its effects on EFL students’ L2 speaking performance and speaking anxiety // Novitas-ROYAL (Research on Youth and Language). 2022. Vol. 16. № 2. P. 113–131.

  14. Corti K., Gillespie A. Co-constructing intersubjectivity with artificial conversational agents: People are more likely to initiate repairs of misunderstandings with agents represented as human // Computers in Human Behavior. 2016. № 58. P. 431–442. DOI: 10.1016/j.chb.2015.12.039.

  15. Cunningham-Nelson S., Boles W., Trouton L., & Margerison E. 2019. A review of chatbots in education: Practical steps forward. 30th annual conference for the australasian association for engineering education (AAEE 2019): Educators becoming agents of change: Innovate, integrate. Motivate: Engineers Australia.

  16. Dale R. (2021). GPT-3: What’s it good for? // Natural Language Engineering. № 27(1). P. 113–118. URL: https://doi.org/10.1017/s1351324920000601 (дата обращения: 25.07.2023)

  17. Dizon G. Evaluating intelligent personal assistants for L2 listening and speaking development. Language Learning & Technology. 2020. 24(1). P. 16–26. URL: https:// doi.org/10125/44705.

  18. Fryer L.K., Nakao K., Thompson A. Chatbot Learning Partners: Connecting Learning Experiences, Interest and Competence // Computers in Human Behavior. 2019. No 93. P. 279–289. DOI: 10.1016/j.chb.2018.12.023.

  19. Godwin-Jones R. Big data and language learning: Opportunities and challenges. Language Learning & Technology. 2021. 25(1). P. 4–19. URL: http://hdl.handle. net/10125/44747.

  20. Godwin-Jones R. Partnering with AI: Intelligent writing assistance and instructed language learning. Language Learning & Technology. 2022а. 26(2). P. 5–24. URL: http://doi.org/10125/73474 ( дата обращения: 25.07.2023).

  21. Godwin-Jones R. Chatbots in language learning: AI systems on the rise. In B. Arnbjörnsdóttir, B. Bédi, L. Bradley, K. Friðriksdóttir, H. Garðarsdóttir, S. Thouësny, & M.J. Whelpton (Eds.), Intelligent CALL, granular systems, and learner data: Short papers from EUROCALL 2022b. P. 124–128. Research-publishing.net. URL: https:// doi.org/10.14705/rpnet.2022.61.1446 (дата обращения: 21.07.2023).

  22. Godwin-Jones R. Emerging spaces for language learning: AI bots, ambient intelligence, and the metaverse. Language Learning & Technology. 2023. № 27(2). P. 6–27. URL: https://hdl.handle.net/10125/73501 ( дата обращения: 25.07.2023).

  23. Haryanto E., Ali R. Students’ attitudes towards the use of Artificial Intelligence SIRI in EFL learning at one public university // International Seminar and Annual Meeting BKS-PTN Wilayah Barat. 2018. Vol. 1. № 1. P. 190–195.

  24. Huang Y., Wilson J. 2021. Using automated feedback to develop writing proficiency. Computers and Composition, 62, 102675. URL: https://doi.org/10.1016/j. compcom.2021.102675 (дата обращения: 25.07.2023)

  25. Klimova B., Ibna Seraj P. 2023. The use of chatbots in university EFL settings: Research trends and pedagogical implications. Frontiers in Psychology, Vol. 14. URL: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2023.1131506 (дата обращения: 25.07.2023).

  26. Kim H., Yang H., Shin D., Lee J. Design principles and architecture of a second language learning chatbot. Language Learning & Technology. 2022. 26(1). P. 1–18. http://hdl.handle.net/10125/73463 (дата обращения: 25.07.2023).

  27. Li Z. Teachers in automated writing evaluation (AWE) system-supported ESL writing classes: Perception, implementation, and influence. System, 2021. 99, 102505. https://doi.org/10.1016/j.system.2021.102505 (дата обращения: 21.07.2023).

  28. Lucas G., Boberg J., Traum D., Artstein R., Gratch J., Gainer A., Johnson E., Leuski A., Nakano M. Culture, Errors, and Rapport-building Dialogue in Social Agents. 2018. P. 51–58. DOI:10.1145/3267851.3267887

  29. Lugrin B., Pelachaud C., Traum D. The Handbook on Socially Interactive Agents: 20 years of Research on Embodied Conversational Agents, Intelligent Virtual Agents, and Social Robotics Vol. 2. Interactivity, Platforms, Application, 2022. DOI 10.1145/3563659. URL: https://www.researchgate.net/publication/368848992_ (дата обращения: 25.07.2023).

  30. Mageira K., Pittou D., Papasalouros A., Kotis K., Zangogianni P., Daradoumis A. Educational AI chatbots for content and language integrated learning // Applied Sciences. 2022. Vol. 12. № 7. P. 32–39. DOI: 10.3390/app12073239

  31. Nunes A., Cordeiro C., Limpo T., & Castro S. L. Effectiveness of automated writing evaluation systems in school settings: A systematic review of studies from 2000 to 2020 // Journal of Computer Assisted Learning, 2021. 38(2). P. 599–620. URL: https:// doi.org/10.1111/jcal.12635 (дата обращения: 21.07.2023).

  32. Petrović J., Jovanović M. The role of chatbots in foreign language learning: The present situation and the future outlook. In E. Pap (Ed.), Artificial Intelligence: Theory and applications. Springer. 2021. P. 313–330. URL: https://doi.org/10.1007/9783-030-72711-6_17.

  33. Pincus E., DeVault D., Traum D. Mr. Clue — A Virtual Agent that Can Play WordGuessing Games. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment. 2021. P. 30–36. URL: https://www. researchgate.net/publication/364455446_ (дата обращения: 25.07.2023).

  34. Teaching for the Future: Effective Classroom Practices To Transform Education / OECD. Paris: OECD Publishing, 2018. URL: https://doi.org/10.1787/9789264293243en (дата обращения: 21.07.2023).

  35. Vincent J. OpenAI’s latest breakthrough is astonishingly powerful, but still fighting its flaws. The Verge, 2020. URL: https://www.theverge.com/21346343/gpt-3-explaineropenai-examples-errorsagipotential (дата обращения: 25.07.2023).